Что такое профилирование данных?
Что такое профилирование данных?
Профилирование данных – это процесс анализа данных организации с целью понимания существующей информации, способов ее хранения и взаимосвязей между различными наборами данных. Крупные предприятия собирают данные из сотен или тысяч источников, и это может привести к избыточности, несоответствиям и другим проблемам с точностью данных, влияющим на будущие аналитические проекты. Профилирование данных направлено на оценку качества данных с помощью инструментов автоматизации, которые выявляют контент и модели использования и сообщают о них. Это важный этап предварительной обработки, прежде чем данные можно будет использовать для аналитики и бизнес-аналитики.
Что такое профиль данных?
Профиль данных – это отчет, в котором содержится подробная информация об атрибутах данных компании и любых потенциальных проблемах с качеством данных, которые они могут содержать. В отчете основное внимание уделяется метаданным и статистической информации, что дает исследователям всесторонний обзор содержания данных.
Статистические показатели в профиле данных помогают определить качество данных. Они предоставляют информацию о минимальных и максимальных значениях, частоте, вариациях, среднем значении и моде, процентилях и другую информацию о распределении данных.
Раздел метаданных отчета дает представление о типах данных, собираемых компанией. Он включает структурные аспекты, анализ внешних ключей для понимания взаимосвязей между наборами данных и анализ ссылочной целостности для проверки согласованности различных таблиц.
Почему профилирование данных важно?
Вот преимущества профилирования данных.
Улучшите организацию данных
Крупные предприятия нередко имеют несколько наборов данных, содержащих информацию или схожие сведения. Используя профилирование данных, компании могут идентифицировать источник данных и определить, какие поля пересекаются друг с другом. Выявление избыточности может помочь очистить данные, улучшить организацию и упростить процессы, управляемые данными. Более высокие стандарты качества данных помогают улучшить все процессы, управляемые данными, в бизнесе и снизить эксплуатационные расходы, связанные с дублированием усилий.
Оптимизация совместной работы
Отчеты о профилировании данных также содержат информацию о собственности и родословной. Организация лучше понимает, кому какие данные принадлежат и откуда они берутся. Эти знания повышают подотчетность и способствуют более эффективному сотрудничеству.
Оптимизация рабочих процессов
Профилирование данных включает автоматизированные процессы, облегчающие идентификацию метаданных и отслеживание потоков данных. Ваши исследователи данных могут тратить меньше времени на длительные процессы ручной идентификации и сосредоточиться на задачах, требующих дополнительных технических знаний. Вы также можете удалить любые избыточности или неточности и обеспечить соответствие всех используемых данных более высоким стандартам.
Централизованное управление
Профилирование данных позволяет централизовать информацию о данных, обеспечивая однопанельное представление о том, где хранятся данные, кому они принадлежат и какая информация пересекается. Вы можете преодолеть разрозненность данных и улучшить доступ к данным. Комплексный подход к документированию и картографированию данных позволит всем сотрудникам вашей организации лучше понять свои данные. Профилирование также демонстрирует взаимосвязь между различными наборами данных и отслеживает их перемещение по системе, что крайне важно для соответствия нормативным требованиям.
Каковы варианты использования профилирования данных?
Существует несколько вариантов использования профилирования данных.
Качество данных
Если операция с данными не удалась, один из самых простых способов найти причину – профилировать данные. В отчете о профиле данных указано, являются ли данные неполными, неточными или содержат неожиданный символ, который может стать причиной ошибки. Инженеры по обработке данных могут часто запускать профили данных, чтобы убедиться, что операции с данными работают должным образом, и обеспечить высокое качество данных.
Миграция данных
Инженеры по обработке данных могут использовать отчеты о профилях данных, чтобы определить, когда системы данных находятся в состоянии стресса, и определить необходимые корректировки для повышения операционной эффективности. Отчеты о профилях данных могут помочь в принятии решений о миграции в облако или любой новой настройке. Архитекторы данных могут быстро собирать информацию, необходимую для более эффективной работы и оптимизации разработки конвейеров данных.
Управление основными данными
Основные данные – это основные данные, используемые в организации и обычно описывающие клиентов, продукты, поставщиков или другие ключевые активы. Приложения для управления основными данными (MDM) – это программные решения, которые позволяют организациям управлять основными данными и поддерживать их согласованность и точность. Когда команды работают над основными приложениями MDM, они используют профили данных, чтобы понять, какие системы интегрированы в проект, область применения и есть ли какие-либо несоответствия данных. Компании могут использовать профилирование данных для выявления проблем с качеством данных, нулевых значений и ошибок как можно раньше, тем самым ускоряя стандартизацию данных и поддерживая MDM.
Какие существуют типы профилирования данных?
Существует несколько различных методов профилирования данных.
Обнаружение структуры
Профилирование данных обнаружения структур – это стратегия, обеспечивающая согласованность всех данных в базе данных. Он проверяет все данные в определенном поле, чтобы убедиться, что они имеют правильный формат и структуру, соответствующую всем остальным записям в поле. Например, обнаружение структуры может проверить, что все мобильные номера в списке содержат одинаковое количество цифр, отметив все номера, содержащие пропущенные или несовместимые значения.
Обнаружение контента
Профилирование данных обнаружения контента – это стратегия, направленная на выявление любых системных проблем в данных. Эти ошибки могут принимать форму неправильных значений или неправильной структуры отдельных элементов базы данных.
Обнаружение отношений
Профилирование данных обнаружения взаимосвязей – это отслеживание того, как разные наборы данных соединяются, используются вместе с другими и как наборы данных пересекаются. Этот стиль профилирования сначала проверяет метаданные, чтобы определить, какие связи между наборами данных наиболее заметны, а затем сужает соединительную нить между полями, чтобы получить более целостное представление о взаимосвязи.
Обнаружение метаданных
При профилировании данных обнаружения метаданных данные сравниваются с ожидаемой структурой путем оценки метаданных. Он проверяет, что данные ведут себя и работают должным образом. Например, если поле должно быть числовым, но получает ответы в алфавитном порядке, обнаружение метаданных отметит это несоответствие как ошибку для дальнейшего рассмотрения.
Профилирование на местах
Профилирование на основе полевых данных – это стратегия, позволяющая выявлять проблемы с качеством данных в одном поле путем проверки соответствия типов данных и характеристик. Такой подход может помочь выявить несоответствия в данных или любые отклонения, которые могут исказить данные.
Многоотраслевое профилирование использует аналогичную стратегию для понимания взаимосвязи между двумя различными областями. Этот метод, также известный как межполевое профилирование или межтабличное профилирование, проверяет совместимость двух полей, если их данные зависят друг от друга. Например, проверка может проверить, соответствует ли штат соответствующему почтовому индексу в списках адресов клиентов.
Как работает профилирование данных
Основные этапы профилирования данных представлены далее.
Подготовка
Подготовка – это определение того, чего вы хотите достичь с помощью профилирования данных. Начнем с определения того, какая форма профилирования данных наиболее эффективна для достижения ваших бизнес-целей. На этом этапе вы также определите все поля метаданных, которые хотите исследовать.
Обнаружение данных
Далее вы определите, какие данные находятся в вашей системе. Этот этап направлен на сбор информации о структуре ваших данных, их форматах, содержимом и потенциальных связях между наборами данных. На этом этапе вы можете провести статистический анализ для определения определенных особенностей данных.
Стандартизация
Стандартизация обеспечивает согласование форматов и структур всех данных. На этом этапе вы также удалите все повторяющиеся данные и удалите избыточные данные, тем самым уменьшив общий объем данных, которые необходимо очистить на следующем этапе. Если вам необходимо применить бизнес-правила для стандартизации данных, здесь происходит проверка правил данных.
Очищение
Очистка включает обнаружение и устранение ошибок, обогащение данных путем их подключения к другим источникам данных и устранение несоответствий в более широких наборах данных.
Улучшение
Наконец, процесс профилирования данных направлен на улучшение, которое включает мониторинг качества данных для обеспечения скорейшего решения любых проблем. Если у вас есть определенные цели в области управления данными или стратегии управления данными, на этом этапе вы можете обеспечить соответствие требованиям и проверить правильность приема и распределения данных по всей организации.
Основные функции профилирования данных
Вот основные инструменты и функции профилирования данных.
Математические функции
Математические функции в профилировании данных – это методы расчета полноты данных и выявления любых закономерностей, существующих в наборе данных. Например, абсолютное значение, мощность, логарифм и т. д.
Агрегированные функции
Агрегированные функции сосредоточены на сборе нескольких полей из строк или столбцов, а затем возврате единственного значения для суммирования этой информации. Например, среднее значение, количество, максимум, дисперсия и т. д.
Текстовые функции
Текстовые функции – это стратегии проверки алфавитных записей данных, помогающие оценить качество данных этих строковых полей и взаимодействовать с ними. Например, find, char, trim и т. д.
Функции даты и времени
Функции даты и времени позволяют исследователям проверять данные, включающие эти поля. Вы можете исследовать определенные даты или время, вычислять разницу между датами или возвращать определенную информацию из этих полей. Например, конвертируйте часовые пояса, возвращайте месяц, год и день с заданной даты и т. д.
Оконные функции
Инструменты профилирования данных с оконными функциями позволяют исследовать информацию на основе столбцов. Можно проводить профилирование между столбцами и профилирование столбцов в скользящем окне данных. Например, количество скользящих окон, максимальное количество и т. д.
Веб-функции
Веб-функции работают со строками, содержащими XML-содержимое. Для любых данных, подключенных к веб-сервису, эти функции являются эффективными инструментами расследования. Например, преобразование полей данных или извлечение значения из объекта JSON.
Как AWS может поддержать ваши требования к профилированию данных?
Amazon SageMaker Catalog предоставляет оценки качества данных, которые помогают понять различные метрики качества, такие как полнота, своевременность и точность ваших источников данных. Amazon SageMaker Catalog интегрируется с Качеством данных AWS Glue и предлагает API для подключения метрик качества данных из сторонних решений. Пользователи данных могут отслеживать, как показатели качества меняются со временем для активов, на которые они подписаны. Для создания и запуска правил качества данных можно использовать любой инструмент качества данных, например Качество данных AWS Glue. Благодаря метрикам качества в SageMaker Catalog пользователи данных могут визуализировать оценки качества данных для активов и отдельных столбцов, что помогает укрепить доверие к данным, используемым для принятия решений.
AWS Glue – это бессерверный сервис интеграции данных, который упрощает процесс обнаружения, подготовки и объединения данных для аналитики, ИИ/МО и разработки приложений. Он предоставляет все необходимые функции для интеграции данных, позволяя начать анализ данных и использовать их буквально за минуты, а не месяцы.
AWS Glue DataBrew – это визуальный инструмент подготовки данных в составе AWS Glue, который включает возможности профилирования данных. Получите описанные далее возможности.
- Выбирать из более чем 250 готовых трансформаций, чтобы автоматизировать задачи подготовки данных без необходимости писать код.
- Автоматически фильтровать аномалии, конвертировать данные в стандартные форматы и исправлять недопустимые значения.
- Немедленно использовать подготовленные данные для аналитики и проектов в области ИИ/МО.
Создание правил качества данных вручную – трудоемкий процесс. Качество данных AWS Glue – еще одна функция, которая автоматически вычисляет статистику, рекомендует правила качества данных, отслеживает показатели и уведомляет при обнаружении проблем.
Начните профилирование данных в AWS, создав бесплатную учетную запись уже сегодня.